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Enregistrement W2571773763

Testing the KRuger-dunning effect with coaches: Are incompetent coaches unaware of their incompetence?

2016· article· en· W2571773763 sur OpenAlexaff
Philip Sullivan, Matt Ragogna, Lori Dithurbide

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensDalhousie UniversityBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingQuartileCompetence (human resources)PsychologyApplied psychologyClinical psychologySocial psychologyMedicineInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kruger and Dunning (1999) found that individuals' perceived competence was related to objective assessments of their ability in a particular way. Specifically, the most incompetent individuals tend to show significantly inflated perceived competence. This pattern has been found in a variety of contexts, including industry, health and education (Dunning et al., 2004). The current study was designed to see if the effect would be present in coaching. Seventy-nine experienced high school coaches (50 male, 29 female) participated in the study. Perceived competence was assessed via the strategy and teaching technique factors of the Coaching Efficacy Scale (Feltz et al., 1999). Actual coaching ability was measured with a test of volleyball skills and strategy designed and validated for this study. As per Kruger and Dunning's protocol, coaches were placed into quartiles based on their answers on the coaching knowledge assessment tool. Within each quartile, a paired samples t-test was performed on the differences between efficacy and ability. Because the measures used different scales, z scores were used for analysis. Consistent with previous findings, coaches in the bottom quartile showed significantly higher efficacy than ability (t (13) = 4.93, p < .001). There were no differences between efficacy and ability in the second and third quartiles. However, coaches in the top quartile showed a significant difference (t (23) = -3.75, p <.001) whereby their efficacy was signifcantly lower than their ability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,118
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,118
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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